成長する情報通信ネットワークのグラフ的構造と信頼性に関する研究

不断增长的信息通信网络的图结构和可靠性研究

• 批准号: 08680454
• 负责人: 高橋 幸雄
• 金额: $ 1.54万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08680454/
• 关键词: 情報通信ネットワーク; ネットワークの信頼性; ホ-トンの法則; Steiner tree

情報通信ネットワークは社会のインフラストラクチャーとして高い信頼性を要求されている。しかも需要は急速に伸び、技術革新も速いため、ネットワークは日々更新されて完成したネットワークという概念はもはや成立し得ない。そこで、ここではネットワークの成長を前提として、その信頼性や構成法を考えるというアプローチをとる。これまでの研究で、情報通信ネットワークに河川のフラクタル性を示す手法のひとつであるホ-トンの法則を適用すると、ネットワークのタイプを数個に分類することができることなどがわかってきた。これらは、ネットワークを逐次構築していく際の経路選択が客の生起ごとに行われる、つまり小さな意思決定の積み重ねによってネットワークが成長する場合の結果である。しかし現実には、客の将来の生起予測はある程度利用可能であり、それを反映させた方がよい。これには将来予測と時点時点での小さな意思決定の組み合わせの中で高信頼性なネットワークを構築するための方法論を研究しなければならないが、この問題設定はかなり複雑である。そこで本研究では、その準備として、ほとんど確実な予測ができる場合における信頼性最大なネットワークがminimal Steiner treeとなることを用いて、そのようなSteiner treeの性質を調べた。このようなminimal Steiner treeは、ネットワークがごく小さいときはある規則性をもっていることが理論とシミュレーションによって確かめられた。ネットワークが大きいときは複雑で、規則性を見つけるのは難しいが、中心の局の周りが小さいネットワークのときのminimal Steiner tree構造をし、局から離れたところでは単純な構成にしたときに、信頼性がかなり向上することが確かめられた。

Information and communication industry needs to improve communication quality. The need for rapid development, technological innovation, rapid development, rapid renewal, rapid development, rapid The growth conditions and the information structure of the company are discussed in detail. This research, information and communication industry, the river's characteristics of the display method, the law of the application, the development of the river's characteristics, several categories of the problem. The result of this process is that the process of selection and selection of customers starts and runs, and rational decision making and accumulation of resources are gradually constructed. The present situation, the future of the customer, the forecast, the use of the possibility, the reflection of the situation. A study of the methodology for making rational decisions about future predictions and time points; In this paper, we study the properties of Steiner tree, which is the most reliable one in the case of prediction. This is a small tree, and it's a regular tree. The structure of the minimal Steiner tree in the center of the network is simple and simple, and the information is simple and accurate.